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      重叠相似度

      概述

      重叠相似度(Overlap Similarity)是杰卡德相似度的一种延申,也叫 Szymkiewicz–Simpson 系数。它用两个集合的交集大小除以两个集合中较小的集合的大小,以此来表示两个集合的相似程度。

      集合中的元素通常代表应用场景中实体的一系列属性,例如计算两个信贷申请之间的相似度时,这些元素就是申请表中填写的手机号、邮箱、设备IP、公司名称等。在一般的图应用中,这类信息通常会存储为节点的属性,但是在执行本算法时,这些信息需要设计为节点并入图。

      重叠相似度的取值范围是 [0,1],数值越大越相似。

      基本概念

      集合

      集合由多个元素构成;集合中的元素是无序的、互不相同的;集合 A 中元素的数量就是集合 A 的大小,记作|A|

      由所有既属于集合 A 又属于集合 B 的元素构成的集合称作 A 和 B 的交集,记作A⋂B

      上图中,集合 A 为{b,c,e,f,g},集合 B 为{a,b,d,g},交集 A⋂B 为{b,g}

      重叠相似度

      已知集合 A 和 B,它们之间的重叠相似度可以表示为:

      根据此定义,可计算出前面例子中集合 A 与 B 的重叠相似度:2 / 4 = 0.5

      邻居

      用图中节点 x 的邻居集合 Kx 表示集合 A,节点 y 的邻居集合 Ky 表示集合 B。需要注意的是,KxKy 均既不包含重复值,也不包含 xy。因此,在图上按边查找邻居时需要排除以下干扰:

      • xy 与邻居之间的多条边
      • xy 的自环边
      • xy 之间的边

      上图中,红色节点的邻居数为 3(排除绿色节点),绿色节点的邻居数为 5(排除红色节点),红、绿节点的共同邻居数为 2,这两个节点的重叠相似度为 2 / 3 = 0.6667

      特殊处理

      孤点、不连通图

      在实际应用中很少出现有计算价值的孤点(空集),有孤点则交集为空,重叠相似度为 0。

      属于不同连通分量的两个点,它们的重叠相似度必然为 0。

      自环边

      节点的自环边不会增加节点的邻居数。

      有向边

      对于有向边,本算法会忽略边的方向,按照无向边进行计算。

      命令和参数配置

      • 命令:algo(similarity)
      • params() 参数配置项如下:
      名称
      类型
      默认值
      规范
      描述
      ids 或 uuids []_id 或 []_uuid / 必填 指定计算的第一组节点 ID / UUID
      ids2 或 uuids2 []_id 或 []_uuid / 选填 指定计算的第二组节点 ID / UUID
      type string cosine jaccard 或
      overlap 或
      cosine 或
      pearson 或
      euclideanDistance 或
      euclidean
      相似度度量标准:
      jaccard:杰卡德相似度
      overlap:重叠相似度
      cosine:余弦相似度
      pearson:皮尔森相关系数
      euclideanDistance:欧几里得距离
      euclidean:标准化欧几里得距离
      node_schema_property []@<schema>?.<property> / 数值类的点属性;需 LTE;是否携带 schema 均可 type 为 cosine / pearson / euclideanDistance / euclidean 时,必须指定的构成向量的至少两个点属性,无该属性的点不参与计算;type 为 jaccard / overlap 时,此参数无效
      limit int -1 >=-1 返回的结果条数,-1 表示返回所有结果
      top_limit int -1 >=-1 仅选拔模式可用,每个选拔结果 top_list 的长度,-1 表示返回完整结果

      计算模式

      本算法有两种计算模式:

      1. 配对模式:配置有效的两组节点时,将第一组与第二组中的节点两两配对(笛卡尔乘积),逐对计算相似度
      2. 选拔模式:仅配置(第)一组有效节点时,对于其中每一个节点,计算其与图中其他所有点的相似度,返回相似度大于 0 的结果并按相似度大小降序排列

      示例

      示例图

      示例图展示 4 位用户 userA、userB、userC 和 userD(UUID 依次为 1、2、3、4)对各项体育运动的喜爱情况:

      任务回写

      1. 文件回写

      计算模式 配置项 各列数据
      配对模式 filename node1,node2,similarity
      选拔模式 filename node,top_list

      示例:计算 userC 与 userA、userB、userD 两两之间的重叠相似度,将算法结果回写至文件

      algo(similarity).params({
        ids: "userC",
        ids2: ["userA", "userB", "userD"],
        type: "overlap"
      }).write({
        file:{ 
          filename: "sc"
        }
      })
      

      结果:文件 sc

      userC,userA,0.25
      userC,userB,0.5
      userC,userD,0
      

      示例:计算用户 UUID = 1,2,3,4 各自与其他所有节点的重叠相似度,将算法结果回写至文件

      algo(similarity).params({
        uuids: [1,2,3,4],
        type: "overlap"
      }).write({
        file:{ 
          filename: "list"
        }
      })
      

      结果:文件 list

      userA,userC:1.000000;userB:0.500000;userD:0.333333;
      userB,userC:1.000000;userA:0.500000;userD:0.500000;
      userC,userA:1.000000;userB:1.000000;
      userD,userB:0.500000;userA:0.333333;
      

      2. 属性回写

      算法不支持属性回写。

      3. 统计回写

      算法无统计值。

      直接返回

      计算模式
      别名序号
      类型 描述 列名
      配对模式 0 []perNodePair 各点对及相似度 node1, node2, similarity
      选拔模式 0 []perNode 各点及其选拔结果 node, top_list

      示例:计算用户 UUID = 1 与用户 UUID = 2,3,4 两两之间的杰卡德相似度,并按照相似性大小降序排列结果

      algo(similarity).params({ 
        uuids: [1], 
        uuids2: [2,3,4],
        type: "overlap"
      }) as overlap
      return overlap 
      order by overlap.similarity desc
      

      结果:

      node1 node2 similarity
      1 3 1
      1 2 0.5
      1 4 0.333333333333333

      示例:分别选拔图中与节点 UUID = 1,2 间重叠相似度最高的节点

      algo(similarity).params({
        uuids: [1,2],
        type: "overlap",
        top_limit: 1
      }) as top
      return top
      

      结果:

      node top_list
      1 3:1.000000,
      2 3:1.000000,

      流式返回

      计算模式
      别名序号
      类型 描述 列名
      配对模式 0 []perNodePair 各点对及相似度 node1, node2, similarity
      选拔模式 0 []perNode 各点及其选拔结果 node, top_list

      示例:计算用户 UUID = 3 与用户 UUID = 1,2,4 两两之间的重叠相似度,仅返回相似度大于 0 的结果

      algo(similarity).params({ 
        uuids: [3], 
        uuids2: [1,2,4],
        type: "overlap"
      }).stream() as overlap
      where overlap.similarity > 0
      return overlap
      

      结果:

      node1 node2 similarity
      3 1 1
      3 2 1

      示例:选拔图中与节点 UUID = 1 重叠相似度最高的两个节点

      algo(similarity).params({
        uuids: [1],
        type: "overlap",
        top_limit: 2
      }).stream() as top
      return top
      

      结果:

      node top_list
      1 3:1.000000,2:0.500000,

      实时统计

      算法无统计值。

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